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Hadoop的发展历程可以追溯到Apache Nutch项目，这是一个开源的网络搜索引擎项目。在处理海量网页数据时，Nutch的开发者，特别是Doug Cutting和Mike Cafarella，遇到了分布式存储和处理的挑战。他们受到了Google发布的关于Google文件系统GFS和MapReduce计算模型的论文的启发。基于这些思想，Doug Cutting将Nutch中的分布式文件系统和MapReduce计算框架剥离出来，形成了一个独立的开源项目，并以他儿子的玩具大象命名为Hadoop。
Hadoop项目随后成为了Apache软件基金会的顶级项目，并迅速发展。最初的核心是Hadoop分布式文件系统HDFS用于存储海量数据，以及MapReduce计算框架用于并行处理数据。HDFS提供了高容错性的分布式存储能力，能够在普通硬件上存储和管理大规模数据集。MapReduce则提供了简单而强大的并行计算模型，使开发者能够轻松编写处理大数据的程序。
随着大数据应用的普及，Hadoop生态系统也蓬勃发展，涌现出许多围绕Hadoop的项目。Hive提供了类似SQL的查询语言，使得数据分析师能够轻松查询存储在HDFS中的数据。HBase是一个分布式的NoSQL数据库，提供实时读写访问能力。ZooKeeper提供分布式协调服务，确保集群的一致性。Pig提供了数据流处理语言，Oozie则负责工作流管理。这些项目共同构成了完整的大数据处理生态系统。
Hadoop发展史上的一个重要里程碑是Hadoop 2.x版本的发布，其中引入了YARN，全称为Yet Another Resource Negotiator。YARN将资源管理功能从MapReduce中分离出来，成为一个独立的资源管理层。这一变化使得Hadoop不仅可以运行MapReduce作业，还能支持其他多种计算框架，如Spark、Flink、Tez等，极大地扩展了Hadoop平台的应用范围和灵活性。YARN的引入标志着Hadoop从单一的MapReduce计算平台演进为通用的分布式计算平台。
Hadoop 3.x版本在Hadoop 2.x的基础上进行了进一步的改进，包括支持纠删码以提高存储效率、支持多个NameNode以增强高可用性、优化资源管理等。如今，Hadoop已经成为大数据处理领域的基础平台之一，尽管其生态系统和技术栈在不断演进，与Spark、Flink、云存储如S3、ADLS等技术相互融合，共同构成了现代大数据处理架构。Hadoop从最初的简单分布式存储和计算平台，发展成为支撑整个大数据生态系统的重要基础设施。